目前哪里可以租用到GPU服务器？

这个问题，对许多做AI的人来说，应该很重要。因为，显卡这么贵，都自购，显然不可能。

但是，回答量好少。而且最好的回答，竟然是讲amazonaws的，这对国内用户，有多大意义呢？

我来接地气的回答吧。简单一句话：我们有万能的淘宝啊！

说到GPU租用的选择。阿里、腾讯、华为、滴滴等，大公司云平台，高大上。但是，第一，非常昂贵。很多不提供按小时租用，动不动就是包月。几千大洋撒出去，还是心疼的。第二，遇到codingbug，你找谁去问呢，大厂的售后可不会看代码。第三，看配套。大厂的云服务，适用面广，很难为ai做特殊优化。别看ai炒的热，其实市场还小众的很。

国内外现在有几家专门做算力租赁的，vectorDash，vastai，易学智能，等。

比如，易学智能，国内厂家，GPU便宜、按小时租，并且预装了各种环境-Tensorflow、Pytorch、MXNet、Caffe等都有，还有很多公开数据集可免费用。服务没得说，技术小哥连bug都帮你找，我当时用着，真是上帝感觉。vectordash与vast，出身名门(斯坦福硅谷)。他们的价格，比大厂都要优惠很多。

最后，重复一遍结论：到淘宝，搜gpu租用，跟店家交流一下、再试用1-2小时，你就知道，好东西在哪里了。

京东的两台服务器的参数可能有很多不同的组合，因此需要具体了解每台服务器的配置才能提供更详细的答案。不过，一般来说，服务器的参数包括以下几个方面：
1 处理器：处理器是服务器最关键的组件之一，常见的处理器品牌包括英特尔、AMD等，而型号则决定了其性能表现。比如说，Intel Xeon E5-2670 v4是一款适用于数据中心和企业级应用的处理器，采用14nm制程工艺，核心数量为14，线程数为28，主频为23GHz。
2 内存：内存作为服务器的另一个关键组件，在提高服务器运行速度方面起到了至关重要的作用。通常情况下，服务器配备的内存容量越大，其性能表现也就越好，可以同时处理更多的任务。比如说，一台8GB DDR4 2400MHz内存的服务器，可以同时处理多个任务并且响应速度更加快速。
3 存储设备：服务器上的磁盘可以存储 *** 作系统、应用程序和数据等信息。常见的存储设备包括固态硬盘、机械硬盘或者混合型硬盘，其中固态硬盘速度更快，机械硬盘的容量更大。
4 网络接口：一款好的服务器需要拥有高速、稳定的网络连接。常见的网络接口包括千兆以太网、10千兆以太网等，前者传输速度为1000Mbps，后者则可以高达10Gbps。
总之，不同的服务器具备的参数也会略有不同，选择适合自己需求的服务器是很重要的。

如果您想在手机上使用Python来创建AI（人工智能）程序，您可以考虑以下几种方式：

使用Python的移动版，例如QPython或者Pydroid 3，这些应用程序可以在Android和iOS设备上运行，并提供了Python解释器、编辑器和库等工具，方便您在手机上编写和运行Python程序。

使用云端的Python开发环境，例如Google Colab或者Jupyter Notebook，这些工具可以在手机浏览器上运行，您可以使用它们来编写和运行Python程序，并且可以在云端访问一些强大的AI库和计算资源。

使用Python AI库的移动版，例如TensorFlow Lite或者PyTorch Mobile，这些库可以在手机上运行AI程序，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等应用。

需要注意的是，虽然在手机上编写和运行Python程序可能不如在PC或者服务器上方便和高效，但是在某些情况下，例如需要进行实时的AI交互或者需要移动设备的传感器和计算资源时，使用手机版的Python也是一种可行的选择。

高性能计算(HPC) 指通常使用很多处理器（作为单个机器的一部分）或者某一集群中组织的几台计算机（作为单个计 算资源 *** 作）的计算系统和环境。有许多类型的HPC 系统，其范围从标准计算机的大型集群，到高度专用的硬件。大多数基于集群的HPC系统使用高性能网络互连，比如那些来自 InfiniBand 或 Myrinet 的网络互连。基本的网络拓扑和组织可以使用一个简单的总线拓扑，在性能很高的环境中，网状网络系统在主机之间提供较短的潜伏期，所以可改善总体网络性能和传输速率。
基于GPU的通用计算已成为近几年人们关注的一个研究热点。将GPU用于通用计算的主要目的是为了加速计算，加速的动力来自GPU在高性能计算方面所具有的优势。
（1）高效的并行性。
通过GPU多条绘制流水线的并行计算来体现的。百度下在目前主流的GPU中，多条流水线可以在单一控制部件的集中控制下运行，也可以独立运行。GPU的顶点处理流水线使用MIMD方式控制，片段处理流水线使用SIMD结构。相对于并行机而言，GPU提供的并行性在十分廉价的基础上，为很多适合于在GPU上进行处理的应用提供了一个很好的并行方案。
（2）高密集的运算。
GPU通常具有128位或256位的内存位宽，因此GPU在计算密集型应用方面具有很好的性能。
（3）超长图形流水线。
GPU超长图形流水线的设计以吞吐量的最大化为目标，因此GPU作为数据流并行处理机，在对大规模的数据流并行处理方面具有明显的优势。
CPU中的大部分晶体管主要用于构建控制电路（如分支预测等）和Cache，只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作。GPU与CPU的设计目标不同，其控制电路相对简单，而且对Cache的需求较小，所以大部分晶体管可以组成各类专用电路和多条流水线，使GPU的计算速度有了突破性的飞跃，拥有惊人的处理浮点运算的能力。
正是由于GPU在并行处理和计算密集型问题求解等方面所具有的诸多优势，GPU已成为目前普通PC机所拥有的强大、高效的计算资源。从系统架构上看，GPU是针对向量计算进行了优化的高度并行的数据流处理机。这种以数据流作为处理单元的处理机，在对数据流的处理上可以获得很高的效率。
蓝海大脑高性能计算GPU服务器兼容的部件会依据产品兼容性的改善和技术演进存在增加或正常的替换，由3个节点以上构成，也可1-2节点。为保证性能，SAS HDD的数量应为SSD的2倍或更多，工作温度、噪音、功率等适应性依据配置。整机尺寸可依配置做适应性调整。更好地为生命科学、医药研发、元宇宙、大数据、地质遥感、高性能计算等行业服务。
型号 蓝海大脑高性能计算服务器
英特尔
处理器 Intel Xeon Gold 6240R 24C/48T,24GHz,3575MB,DDR4 2933,Turbo,HT,165W1TB
Intel Xeon Gold 6258R 28C/56T,27GHz,3855MB,DDR4 2933,Turbo,HT,205W1TB
Intel Xeon W-3265 24C/48T 27GHz 33MB 205W DDR4 2933 1TB
Intel Xeon Platinum 8280 28C/56T 27GHz 385MB,DDR4 2933,Turbo,HT 205W 1TB
Intel Xeon Platinum 9242 48C/96T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 350W 1TB
Intel Xeon Platinum 9282 56C/112T 38GHz 715MB L2,DDR4 3200,HT 400W 1TB
AMD
处理器 AMD锐龙Threadripper Pro 3945WX 40GHz/12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3955WX 39GHz/16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3975WX 35GHz/32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 3995WX 27GHz/64核/256M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5945WX 41G 12核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5955WX 40G 16核/64M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5965WX 38G 24核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5975WX 36G 32核/128M/3200/280W
AMD锐龙Threadripper Pro 5995WX 27G 64核/256M/3200/280W
显卡 NVIDIA A100×4, NVIDIA GV100×4
NVIDIA RTX 3090×4, NVIDIA RTX 3090TI×4,
NVIDIA RTX 8000×4, NVIDIA RTX A6000×4,
NVIDIA Quadro P2000×4,NVIDIA Quadro P2200×4
硬盘 NVMe2 SSD: 512GB，1TB； M2 PCIe - Solid State Drive (SSD),
SATA SSD: 1024TB, 2048TB, 5120TB
SAS:10000rpm&15000rpm,600GB,12TGB,18TB
HDD : 1TB，2TB,4TB,6TB,10TB
外形规格 立式机箱
210尺寸mm（高深宽) : 726 x 616 x 266
210A尺寸mm（高深宽) : 666 x 626 x 290
210B尺寸mm（高深宽) : 697 x 692 x 306
声卡：71通道田声卡
机柜安装 : 前置机柜面板或倒轨（可选）
电源 功率 : 1300W×2; 2000W×1
软件环境 可预装 CUDA、Driver、Cudnn、NCCL、TensorRT、Python、Opencv 等底层加速库、选装 Tensorflow、Caffe、Pytorch、MXnet 等深度学习框架。
前置接口 USB32 GEN2 Type-C×4
指承灯电和硬盘LED
灵动扩展区 : 29合1读卡器，eSATA，1394，PCIe接口（可选）
读卡器 : 9合1SD读卡器（可选）
模拟音频 : 立体声、麦克风
后置接口 PS2接口 : 可选
串行接口 : 可选
USB32 GEN2 Type-C×2
网络接口 : 双万兆 (RJ45)
IEEE 1394 : 扩展卡口
模拟音频 : 集成声卡 3口
连接线 专用屏蔽电缆（信号电缆和电源电缆）
资料袋 使用手册、光盘1张、机械键盘、鼠标、装箱单、产品合格证等{变量12}

连接远程jupyternotebook----windows环境jupyternotebook作为一个小巧的，使用方便的python编辑器，受到许多初学者的喜爱；考虑到本地配置的限制，往往想要调用远程服务器中的jupyternotebook，下文记录下查阅网上资料尝试的步骤：1远程服务器中jupyter安装本文使用的远程服务器是centos7，redhat系；首先，你的服务器中需要安装python，pip，此处不赘述；由于本人实际上需要使用Tensorflow，所以会先安装Tensorflow，具体安装步骤步骤可以网上资料；安装jupyter:pipinstalljupyternotebook2服务器端的设置启动ipython$ipython创建密码In[1]:fromnotebookauthimportpasswd;passwd()需要设置两次密码，比如'sha1:-----------------------'，复制该字符串，之后需要用到生成jupyter的配置文件$jupyternotebook--generate-config#将会在home目录下生成一个隐藏文件夹jupyter，该文件夹中有一个jupyter的配置文件；打开配置文件,如果不存在即是创建$vi~/jupyter/jupyter_notebook_configpy将以下信息进行修改cNotebookAppip=''cNotebookApppassword=u'sha1:-----'#这里就是上面的字符串cNotebookAppport=8000#这里的端口可以自己定义，是之后连接的时候需要设定的3windows客户端设置如果你是linux本地机，那么就可以通过ssh访问远程服务器，在命令行中启动jupyternotebook，输入localhost:8000(这里的端口号与你设置的有关)，但如果在windows下：通过ssh或者xshell等工具访问远程服务器，在你的会话中进行设置，比如xshell中，选择属性-ssh-隧道,点击添加侦听端口填写刚才的8000，目标端口默认是8888；设置完成后，在ssh或者xshell的命令行中输入jupyternotebook此刻，在windows本地中输入localhost:8000就可以访问远程服务器上的jupyter了；

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